Catálogo Nacional de Qualificações · IEFP

Utilizar ferramentas da inteligência artificial na organização

UC00248 2,25 créditos 25 horas · 7 sessões
📅 Sumários 📝 Exercícios 🎓 Moodle 📋 Ficha UC

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Sessões 25h total
S1
IA — Conceitos, história e inteligência conectiva 4h · 9h-13h
S2
Hardware, software e Machine Learning 4h · 9h-13h
S3
IA nas organizações — estratégia e decisão 4h · 9h-13h
S4
Ferramentas práticas — ChatGPT, Claude, Gemini 3h · 9h-12h
S5
Automação, fluxos de trabalho e análise de dados 4h · 9h-13h
S6
Segurança, ética, RGPD e normas IA 3h · 9h-12h
S7
Avaliação final + síntese + kit do formando 3h · 9h-12h

Sumários por hora — UC00248

Um sumário por hora de formação · prontos a copiar para o SIGO ou Moodle · 25h total · sessões de 3h incluem uma 4.ª hora opcional para dias mais longos · duas vistas: por sessão (S1–S7) ou por módulo (M1–M4) · cada sessão tem 3 opções de actividade consoante o ritmo da turma

S1 IA — Conceitos, história e inteligência conectiva 4h Sessão 1 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Apresentações em Teams com câmara ligada: nome, percurso, organização e expectativas para a formação. Depois, quebra-gelo em salas de equipa (breakout rooms) em pares — cada formando entrevista um colega e, de volta à sala principal, apresenta-o ao grupo.
Turma tímida ou grupo pequeno
Ronda simples na sala principal, sem separar em salas de equipa: cada formando partilha o nome, a organização e uma palavra que descreva a sua relação actual com IA. Menos exposição, mais rápido.
Turma já se conhece ou pouco tempo
Saltar a apresentação longa: ronda rápida de nomes e ir directo a um brainstorm colectivo no chat do Teams ou num quadro colaborativo (Whiteboard) — "que sistemas de IA já usamos no dia-a-dia sem nos apercebermos?"
1.ª hora · 9h–10h
Apresentação da UC00248, objectivos e metodologia do curso. Introdução aos conceitos fundamentais de inteligência artificial: definição, principais marcos históricos desde 1956 (Conferência de Dartmouth) até aos modelos de linguagem actuais, e tipos de IA — estreita, geral e superinteligência.
2.ª hora · 10h–11h
Distinção entre IA simbólica e Machine Learning. Introdução ao conceito de inteligência conectiva — a emergência de inteligência colectiva a partir da ligação entre pessoas, sistemas e dados. Exercício em grupo (sala de equipa): identificação de sistemas de IA presentes no quotidiano de cada elemento do grupo (Peça 1a do portfolio).
3.ª hora · 11h–12h
Análise do impacto da IA no mundo do trabalho: oportunidades (produtividade, democratização do conhecimento, inovação científica, inclusão) e riscos (deslocação de empregos, viés algorítmico, desinformação, privacidade e concentração de poder). Papel da literacia em IA como resposta aos desafios emergentes.
4.ª hora · 12h–13h
Exercício em pares: análise do impacto da IA nas profissões dos formandos — identificação de tarefas que a IA já realiza, tarefas que não realiza bem e competências a desenvolver (Peça 1b do portfolio). Partilha de conclusões em grupo. Quiz de revisão dos conteúdos da sessão.
S2 Hardware, software e Machine Learning 4h Sessão 2 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Actividade no Canva: em salas de equipa (breakout rooms) do Teams, cada grupo regista num quadro Canva partilhado que ferramentas de IA cada elemento já usou, pessoal ou profissionalmente. De volta à sala principal, cada grupo partilha o ecrã e apresenta o que levantou.
Turma com pouca à-vontade digital
Em vez do quadro Canva, cada grupo faz a lista só no chat de texto da sala de equipa — depois um elemento lê em voz alta na sala principal. Evita a curva de aprendizagem de uma ferramenta nova numa sessão já técnica.
Turma avançada ou sobra tempo
Além de listar, cada grupo organiza as ferramentas por categoria (produtividade, criativas, análise de dados) e apresenta com partilha de ecrã na sala principal, gerando comparação entre grupos.
1.ª hora · 9h–10h
Infraestrutura tecnológica que suporta a IA: hardware (CPU, GPU, TPU, memória e armazenamento) e diferença entre computação local e em cloud. Apresentação dos principais fornecedores de serviços de IA em cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform) e modelos de custo associados.
2.ª hora · 10h–11h
Tipos de Machine Learning: supervisionado, não supervisionado e por reforço — definição, exemplos práticos e critérios de escolha. Introdução a redes neuronais e deep learning. Aplicações reais em contexto organizacional.
3.ª hora · 11h–12h
O papel dos dados em Machine Learning: tipos de dados (estruturados e não estruturados), qualidade dos dados, viés algorítmico e ciclo de vida dos dados. Exercício em grupo: identificação de um caso de uso ML para a organização de cada formando — problema, dados disponíveis, output esperado e riscos, discutido e apoiado pelo grupo (Peça 2a do portfolio).
4.ª hora · 12h–13h
Exercício em grupo: auditoria dos dados disponíveis na organização de cada formando — levantamento dos tipos de dados recolhidos, avaliação da sua acessibilidade e qualidade, identificação de decisões que poderiam ser melhoradas com IA e riscos de privacidade ou viés (Peça 2b do portfolio). Quiz de revisão.
S3 IA nas organizações — estratégia e decisão 4h Sessão 3 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Dinâmica de maturidade: cada formando posiciona a sua organização num quadro colaborativo online partilhado (Whiteboard ou Canva) e o grupo discute em voz alta os obstáculos comuns e o que seria preciso para subir um nível.
Organizações muito diferentes entre si
Salas de equipa (breakout rooms) agrupadas por sector ou dimensão semelhante primeiro, com regresso à sala principal só depois para partilha — a comparação fica mais relevante para cada formando.
Pouco tempo disponível
Cada formando regista o seu nível e o maior obstáculo directamente no chat do Teams; a formadora escolhe só 2–3 casos mais interessantes para comentar em voz alta.
1.ª hora · 9h–10h
Vantagens competitivas da IA para as organizações: velocidade de decisão, escala operacional, qualidade de processos e personalização. Mapeamento de casos de uso de IA por área funcional: operações, vendas e marketing, atendimento ao cliente, recursos humanos, finanças, gestão e comunicação interna.
2.ª hora · 10h–11h
Modelo de maturidade organizacional em IA com 5 níveis (Consciência, Experimentação, Operacional, Estratégico, Transformacional) — características de cada nível e critérios de progressão. Exercício em grupo: diagnóstico do nível de maturidade da organização de cada formando, com apoio do grupo na identificação do maior obstáculo e dos recursos disponíveis (Peça 3 do portfolio).
3.ª hora · 11h–12h
Critérios de selecção de casos de uso de IA: volume, disponibilidade de dados, clareza do critério de sucesso, tolerância ao erro e valor real para a organização. Etapas de implementação de uma solução de IA (6 fases: definição do problema, inventário de dados, selecção da solução, protótipo, integração e monitorização). Factor humano na adopção: resistência, literacia e cultura organizacional.
4.ª hora · 12h–13h
Exercício pivô: cada formando define o caso de uso que vai desenvolver até à sessão 7 — inclui nome do caso, descrição do problema actual, solução proposta com IA, avaliação pelos 5 critérios de selecção e validação em grupo com feedback dos colegas (Peça 4 do portfolio). Quiz de revisão.
S4 Ferramentas práticas — ChatGPT, Claude, Gemini 3h Sessão 4 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Em sessão, cada formando cria os seus prompts e submete-os no Moodle ainda durante a aula, com apoio da formadora em directo por partilha de ecrã e disponibilidade para dúvidas em sala principal ou em sala de equipa individual.
Turma com dificuldades em prompting
Prompting guiado passo a passo na sala principal, com partilha de ecrã da formadora — todos escrevem o mesmo prompt ao mesmo tempo, com paragens para comparar resultados, antes de tentarem sozinhos e submeterem no Moodle.
Turma já confortável, quer competir
Pequeno torneio: cada formando submete o seu melhor prompt no chat do Teams antes de o entregar no Moodle; votação rápida por reacções ao prompt mais forte segundo o framework VREAC.
1.ª hora · 9h–10h
Apresentação e comparativo das principais ferramentas de IA generativa: ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot — capacidades, limitações e casos de uso. Fórmula de construção de prompts eficazes: contexto + tarefa + formato + restrições. Demonstração e exemplos práticos aplicados a contextos profissionais.
2.ª hora · 10h–11h
Técnicas avançadas de prompting: zero-shot, few-shot, chain-of-thought e role prompting. Framework VREAC para avaliação crítica da qualidade dos outputs de IA (Veracidade, Relevância, Exactidão, Adequação, Clareza). Exercício em grupo: comparação de prompt fraco vs prompt forte aplicado ao caso de uso de cada formando, com teste de uma técnica avançada e feedback do grupo (Peça 5a do portfolio).
3.ª hora · 11h–12h
Exercício em grupo: criação de um kit de 5 prompts validados para o caso de uso de cada formando — identificação das 5 tarefas a apoiar por IA, construção dos prompts, avaliação com framework VREAC, iteração até à versão final com apoio do grupo (Peça 5b do portfolio). Apresentação do melhor prompt ao grupo. Quiz de revisão.
4.ª hora (opcional) · 12h–13h
Prática guiada com funcionalidades avançadas das ferramentas de IA generativa: análise de documentos e imagens, geração de tabelas e resumos estruturados e criação de assistentes personalizados. Aplicação dos prompts do kit a tarefas reais do contexto profissional de cada formando, com refinamento iterativo dos resultados e partilha de boas práticas em grupo.
S5 Automação, fluxos de trabalho e análise de dados 4h Sessão 5 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Construção colectiva de uma automação: com partilha de ecrã num quadro colaborativo (Whiteboard/Canva), o grupo desenha ao vivo um fluxo automatizado com IA para o caso real de um dos formandos — do gatilho ao resultado — discutindo onde deve entrar a supervisão humana.
Grupo grande
Salas de equipa em paralelo, 3–4 formandos por sala, cada uma desenha o seu fluxo num quadro próprio; no fim, cada sala partilha o ecrã por 2 minutos e a turma vota no fluxo mais bem conseguido.
Pouco tempo ou tema difícil de arrancar
Em vez de construir de raiz, a formadora partilha o ecrã com um fluxo já pronto (um dos templates do kit) e o grupo identifica em conjunto, pelo chat ou por voz, os pontos fracos e o que mudariam para o seu caso.
1.ª hora · 9h–10h
Introdução às ferramentas no-code de automação: Make, Zapier, Power Automate e n8n — comparativo, modelos de preço e casos de uso. Conceitos fundamentais: gatilho, acção, fluxo condicional e integração entre sistemas. Exemplos de automação com IA em contexto organizacional.
2.ª hora · 10h–11h
Análise de dados com IA: ferramentas de Business Intelligence com capacidades aumentadas por IA, personalização automática de comunicações e apoio à tomada de decisão orientada por dados. Exemplos de integração de IA com sistemas de gestão (CRM, ERP) e registo de actividade para auditoria.
3.ª hora · 11h–12h
Exercício em grupo: mapeamento detalhado do processo actual do caso de uso de cada formando — descrição passo a passo do processo, identificação dos gargalos onde se perde tempo ou ocorrem erros, dados gerados em cada passo e volume de ocorrências por dia ou semana, com apoio do grupo (Peça 6a do portfolio).
4.ª hora · 12h–13h
Exercício em grupo: desenho do fluxo automatizado completo para o caso de uso — definição do gatilho, sequência de passos automáticos e com aprovação humana, ponto de entrada da IA com prompt associado, ferramenta de automação escolhida, mecanismo de supervisão humana e sistema de registo das execuções para fins de auditoria, com contributo do grupo (Peça 6b do portfolio). Quiz de revisão.
S6 Segurança, ética, RGPD e normas IA 3h Sessão 6 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Debate de dilemas éticos: duas salas de equipa (breakout rooms) preparam posições opostas sobre um caso real de uso de IA (por exemplo, recrutamento automatizado); de volta à sala principal, os dois grupos confrontam argumentos aplicando os princípios éticos, o AI Act e o RGPD.
Turma mais reservada, pouco à-vontade em debate
Análise de caso em pequenas salas de equipa com perguntas guiadas por escrito no chat (que princípio é violado? que risco AI Act? que base legal RGPD?), sem confronto directo entre grupos na sala principal.
Turma muito interessada ou tempo extra
Role-play com 3 papéis na sala principal, todos com câmara ligada: um formando representa a empresa, outro o titular dos dados, outro a autoridade reguladora — cada um defende a sua posição perante o caso apresentado.
1.ª hora · 9h–10h
Princípios éticos da IA: transparência, equidade, privacidade, segurança, responsabilidade e benefício social — aplicação prática a sistemas de IA organizacionais. AI Act europeu: categorias de risco (mínimo, limitado, alto e inaceitável) e obrigações por nível de risco.
2.ª hora · 10h–11h
RGPD aplicado à inteligência artificial: bases legais para tratamento de dados pessoais, direitos dos titulares, obrigações na utilização de LLMs externos e critérios de conformidade. Normas de segurança em sistemas de IA e requisitos de saúde e segurança no trabalho. Boas práticas de uso responsável de ferramentas de IA na organização.
3.ª hora · 11h–12h
Checklist de conformidade RGPD para sistemas de IA, em revisão de grupo: base legal para dados pessoais, avaliação de ferramentas externas, mecanismos de supervisão humana e boas práticas de política de uso. Normas da qualidade aplicadas a projectos de IA. Esclarecimento de dúvidas sobre a aplicação prática ao contexto de cada formando.
4.ª hora (opcional) · 12h–13h
Prática livre e aprofundada com as ferramentas de IA já exploradas na formação, aplicadas ao contexto de trabalho de cada formando — mais tempo com as ferramentas em vez de mais conteúdo de ética, com apoio da formadora para dúvidas técnicas e descoberta de novas funcionalidades.
S7 Avaliação final + síntese + kit do formando 3h Sessão 7 ▶
🎯 Actividade do dia
Ritmo normal
Pitch final com câmara ligada e partilha de ecrã: cada formando apresenta o seu caso de uso ao grupo em 5 minutos na sala principal, com feedback dos colegas e da formadora. Balanço colectivo da formação e definição dos próximos passos individuais.
Grupo grande ou pouco tempo
Formato elevator pitch de 2 minutos por formando, sem discussão oral — feedback dado só por escrito no chat do Teams, lido individualmente no final.
Grupo pequeno ou tempo alargado
Pitch de 5 minutos seguido de uma ronda de perguntas por voz do grupo a cada formando — mais profundidade, útil quando há poucos formandos para gerir o tempo.
1.ª hora · 9h–10h
Síntese dos conteúdos das 7 sessões da UC00248: revisão dos conceitos-chave de fundamentos de IA, Machine Learning, estratégia organizacional, prompting, automação de fluxos, ética e RGPD. Quiz final de avaliação dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação.
2.ª hora · 10h–11h
Auto-avaliação de atitudes UC00248: cada formando avalia o seu desenvolvimento nas 11 atitudes definidas pela UC numa escala de 1 (ainda a desenvolver) a 4 (consistentemente demonstrada), com identificação de evidências concretas e áreas de melhoria para as atitudes de nível 1 ou 2.
3.ª hora · 11h–12h
Compilação do Portfolio de Implementação de IA: organização coerente das 12 peças desenvolvidas ao longo das 7 sessões num único documento centrado no caso de uso real de cada formando, incluindo resumo executivo, próximos passos de implementação e auto-avaliação de atitudes. Entrega e conclusão da UC00248.
4.ª hora (opcional) · 12h–13h
Apresentação individual dos casos de uso ao grupo: cada formando expõe o problema identificado, a solução com IA desenvolvida ao longo da formação e os próximos passos de implementação na sua organização, com feedback dos colegas e da formadora. Reflexão final sobre as aprendizagens da UC00248 e encerramento da formação.

Exercícios — visão por módulo e sessão

Todos os exercícios do Moodle numa só tabela · actualiza aqui sempre que ajustares algum

Módulo Sessão Exercício Tipo Descrição
M1 S1–S2 TPC 1 · Abertura de contas TPC Criar as contas nas ferramentas de IA antes de avançar para o Módulo 2
M1 S2 Exercício 1 Em sessão Em grupo (sala de equipa), no Canva: listar que ferramentas de IA cada um já usou
M2 S4 Exercício 2 Em sessão Cada formando cria os seus prompts e submete-os no Moodle ainda durante a sessão
M2 S3–S4 Exercício 3 · Criação de Ficheiro MD Em sessão Feito em sessão
M3 S5 Exercício 4 · Apresentação de Ferramenta Em sessão Trabalho em grupo, em sessão — cada formando apresenta a sua parte
M3 S5 Exercício 5 · Criação HTML Em sessão Cada formando cria algo próprio em HTML, em sessão
M4 S6–S7 Trabalho Final Em sessão Submeter, em sessão, uma demonstração concreta de algo já feito ao longo da formação

Estrutura para o Moodle — 4 Módulos

Organização da UC00248 em 4 tópicos · cobre todas as competências da Ficha UC · Ver guia completo →

Módulo 1 · S1+S2 · 8h
Fundamentos da Inteligência Artificial

Conceitos, história, hardware, Machine Learning e o papel dos dados. O formando situa a IA no seu contexto profissional.

Peça 1a Peça 1b Peça 2a Peça 2b C1 C2 C3 C5 C6 C8
Módulo 2 · S3+S4 · 7h
IA na Organização — Estratégia e Ferramentas

Maturidade organizacional, casos de uso, ChatGPT/Claude/Gemini, prompting e avaliação de qualidade (VREAC).

Peça 3 Peça 4 Peça 5a Peça 5b C4 C7 C8 C9 · A1–A5 A8 A9
Módulo 3 · S5 · 4h
Automatizar e Analisar com IA

Ferramentas no-code, fluxos de trabalho, análise de dados, personalização e registo de actividades com IA.

Peça 6a Peça 6b C9 C10 · A6 A7 A11
Módulo 4 · S6+S7 · 6h
Responsabilidade, Normas e Avaliação Final

Ética, AI Act, RGPD, normas de segurança IA, SST e qualidade. Portfolio final + auto-avaliação de atitudes.

Portfolio C11–C14 · A12–A14 · Atitudes
Alinhamento das Peças com a Ficha UC00248

C = Conhecimento · A = Aptidão · R = Realização · CD = Critério de Desempenho (ordem da Ficha UC)

Peça Sessão Módulo Conhecimentos Aptidões Realizações
Peça 1aS1M1C1, C2A2, A10R1
Peça 1bS1M1C1A2, A3R1
Peça 2aS2M1C3, C5, C8A1, A8R1
Peça 2bS2M1C6, C8A1, A10R1
Peça 3S3M2C4, C7A1, A4R2
Peça 4S3M2C7, C8A1, A3R2, CD1
Peça 5aS4M2C9A9R1, R2
Peça 5bS4M2C9A5, A8R2, CD1
Peça 6aS5M3C10A6, A7R2
Peça 6bS5M3C9, C10A6, A11R2, CD1
Peça 7aS6M4C11, C12A12R1, R2
Peça 7bS6M4C11, C13, C14A13, A14R2, CD2
Auto-avaliaçãoS7M4—Todas (11)Atitudes
Portfolio FinalS7M4Todos (C1–C14)Todas (A1–A14)R1, R2, CD1, CD2

→ Guia completo de implementação no Moodle — enunciados, configurações e avaliação

Ficha da Unidade de Competência

Informação oficial do Catálogo Nacional de Qualificações · ANQEP · Criada em 2025-03-22

Utilizar ferramentas da inteligência artificial na organização
UC00248
2,25
Realizações
Conhecimentos, Aptidões e Atitudes

Conhecimentos

  • IA — conceitos fundamentais, aplicações, história numa perspetiva técnica e social
  • Inteligência conectiva
  • IA — hardware e software
  • Técnicas e etapas de implementação de soluções de IA — identificação do problema, seleção do modelo, treino, implementação, integração e monitorização
  • Aprendizagem supervisionada
  • Fontes e tipos de dados na aprendizagem de uma rede neural de IA
  • IA nas organizações — adequação de aplicações, apoio à estratégia
  • Aprendizagem automática (machine learning) em contexto de negócios
  • Aplicações baseadas em IA (automação, análise de dados, personalização) — funcionalidades, limitações e impacto social
  • Fluxo de trabalho da ciência de dados
  • Segurança e ética na utilização de aplicações baseadas em IA
  • Normas de segurança IA
  • Normas de segurança e saúde no trabalho
  • Normas da qualidade

Aptidões

  • Identificar necessidades que possam ser satisfeitas com IA
  • Descrever o impacto social da utilização da IA
  • Identificar aplicações de IA para resolução de problemas profissionais
  • Aplicar princípios de IA nas funções de gestão
  • Aplicar a IA na melhoria da gestão do tempo e organização de agendas
  • Aplicar a IA na automatização da comunicação e gestão de fluxos de trabalho
  • Aplicar a IA na análise de dados
  • Desenvolver ferramentas e sistemas impulsionados pela IA
  • Avaliar a qualidade dos resultados gerados pela IA
  • Associar as principais técnicas da IA como tecnologia transformadora
  • Manter registos das atividades realizadas com IA
  • Aplicar as normas de segurança IA
  • Aplicar as normas de segurança e saúde no trabalho
  • Aplicar as normas da qualidade

Atitudes

  • Responsabilidade pelas suas ações
  • Autonomia no âmbito das suas funções
  • Assertividade na comunicação
  • Cooperação com a equipa
  • Adaptabilidade
  • Orientação para o resultado
  • Sentido crítico
  • Iniciativa
  • Resolução de problemas
  • Empenho e persistência
  • Respeito pelas regras e normas definidas
Critérios de desempenho

Utilizar ferramentas da inteligência artificial na organização:

Contexto de uso da competência

Aplicável a diferentes contextos.

Recursos
Dispositivos tecnológicos com acesso à internet Software de IA Documentação e recursos audiovisuais sobre IA Normas de segurança IA Normas de segurança e saúde no trabalho Normas da qualidade